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如何选择一家适合你的大数据的培训机构

来源:教育联展网 | 发布时间: | 编辑:佚名

如何选择一家适合你的大数据的培训机构 对于大数据的培训机构的选择,在参考标准上要从那些方面进行着手参考,小编大家从以下几个方面来看一下:

如何选择一家适合你的大数据的培训机构
对于大数据的培训机构的选择,在参考标准上要从那些方面进行着手参考,小编大家从以下几个方面来看一下:
 (一)看师资阵容 
我们能从官网上了解到**有价值的信息就是这家培训机构的大数据师资阵容了。
 1. 讲师数量。讲师数量不宜过少,过少的讲师数量就意味着,这家培训机构只有少数班是面授班,而大多数班是视频直播班,很多学员可能这个培训阶段下来,都看不到这些行业大牛的真容。学习得不到业界大拿的亲临指导,效果自然会大打折扣。
 
2. 讲师质量。如果讲师很牛,培训机构一定会将讲师全名写出来,而不是十分隐晦地写“王老师”、“李老师”。多看讲师有没有什么拿得出手的项目经验。
 
3. 培训内容。有的官网上显示的讲师的确不少,可是再仔细一看,这家培训机构PHP、UI、嵌入式、C 什么培训班都有。不止北京有,全国各地都有培训班。那么,能分给其中一个地区的大数据的讲师就少得可怜了,面授的概率就降低很多。
 
魔据教育只开大数据一门课程,每个分校均分配大数据讲师,拒绝远程教学,保障学员的面授权益,让学员与大数据业界大牛0距离接触,得到大牛的亲自教导。
(二)看课程大纲
 
对于0基础学员来讲,看懂课程大纲可能有些难度。不过不懂的地方可以随时问负责你的咨询老师,或者上网进行查询。多对比几家大数据培训机构的课程大纲,找出不同的地方,弄清楚不同的原因,作出判断就很容易了。
 
二、线下咨询要问哪些问题
 
很多想要学习大数据的学员,对这个行业并不了解,虽然去了培训机构进行实地考察,却不知道实地考察大数据培训班要看什么,问什么。下面就来听听资深魔据大数据讲师的建议。
 
(一)实地考察大数据培训班要看什么
 
1.看大数据培训班环境。虽然教学品质才是**重要的,但如果学员不能习惯培训机构的教学环境,学习效果也会受到影响。
2.看大数据培训班人数。人数当然是越少越好,这样讲师能平分给每个学员的精力就会多很多。
 
3.看是否面授。建议学员在选择大数据培训班时,把面授当作一个硬性要求,在之后的学习中,你就会庆幸自己选择了面授班。
 
4.看大数据培训班所占比例。有的培训机构,教学课程很杂,众多班级中,大数据培训班寥寥无几,这大致能说明两点:一是培训机构在大数据课程上为半路出家,不够专业;二是培训机构对大数据不够重视,在大数据课程研究上花费精力较少。
5.是否建有大数据实验室、拥有大数据机房。如果没有大数据机房,就意味着你在整个学习过程中都无法接触到真实的大数据,纸上谈兵、闭门造车在所难免。
(二)实地考察大数据培训班要问什么
 
1. 就业保障。相信只有极少数学员是完全因为兴趣选择学习大数据的,大多学员学习大数据的目的就是能找到一份好工作。几乎所有的培训机构都会和你说他们有多少合作的企业。但是,就算全世界的大公司都和这家培训机构有合作,也不如一张就业协议来的实在。
 
2. 上课时间。看看培训班安排的上课、自习时间你是否能接受。多数大数据培训机构的自习时间都由项目经理或者助教陪伴指导。这时你要了解大数据讲师的工作时间,遇到特殊的问题有没有机会找到专业的大数据讲师进行辅导等。
 
3. 学费问题。大数据面授培训班的学费都不会太便宜,这要学员们做好心理准备。不过几乎都可以享受到贷款,在找到工作后再还款。我们在这里要注意的是学费的结构。哪部分属于报名费;哪部分属于Java基础部分的学费;哪部分是大数据课程的学费。遇到一些特殊情况是否允许退费、学不会是否能够免费重修等问题。
 
4. 学习周期。大数据的课程较难,从0基础开始学起的话,至少也要5个月的时间。问好学习周期,方便你安排好接下来几个月的时间安排,避免半途而废。
 

课程大纲

时间

知识模块

授课内容

**天

上午

数据处理及复杂数据可视化(一)

**讲 大数据挖掘及可视化介绍

Ø 数据挖掘及可视化背景

Ø 数据挖掘流程

Ø 常用挖掘工具介绍

Ø R语言的优势

Ø R数据挖掘可视化工具-Rattle**上手

Ø R语言对复杂数据可视化的优势

Ø R语言**入门

Ø 利用caret包做数据抽样及虚拟化处理

**天

下午

数据处理及复杂数据可视化(二)

第二讲 数据质量分析及高级可视化

Ø 缺失值处理的高级方法

Ø 异常值甄别的高级方法

Ø 数据可视化进阶:latticeggplot2包介绍

Ø 数据交互可视化:rChartsrechartsnetworkD3plotly等包介绍

第二天

上午

数据挖掘模型实战(一)

第三讲 聚类分析及R语言实现

聚类分析是一种原理简单、应用广泛的数据挖掘技术。顾名思义,聚类分析即是把若干事物按照某种标准归为几个类别,其中较为相近的聚为一类,不那么相近的聚于不同类。

Ø 案例一:对著名的鸢尾花数据进行K均值聚类分析

Ø 案例二:对汽车数据进行K均值聚类分析

Ø 案例三:对洛杉矶街区数据进行层次聚类

Ø 案例四:对汽车数据进行层次聚类

第四讲 关联规则及R语言实现

关联规则(著名的“啤酒和尿布”)是数据挖掘的基础和核心技术之一,本讲将着重围绕经典的Apriori算法,阐明关联规则的支持、置信和提升程度与控制,使用R语言**完成关联规则分析,并**arulesViz扩展包对关联规则进行可视化展示。

案例:利用超市购物篮Groceries数据进行关联规则分析

第二天

下午

数据挖掘模型实战(二)

第五讲 KNN近邻算法及R语言实现

KNNk-Nearest Neighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中较简单的方法之一。所谓k*近邻,就是k个*近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它*接近的k个邻居来代表。

Ø 案例一:对鸢尾花数据集进行knn分类

Ø 案例二:对乳腺癌数据进行knn分类

Ø 案例三:对文本数据进行knn分类

第六讲 决策树分类及R语言实现

决策树是数据挖掘的经典方法,其原理容易被理解。本讲主要讲授两种*为普遍的决策树算法:CARTC5.0算法,使用rpartC50函数进行R语言分析。

Ø 案例一:对鸢尾花数据集运用C50算法分类

Ø 案例二:对鸢尾花数据集运用CART算法进行分类

Ø 案例三:对汽车数据运用CART对汽车重量进行预测

第三天

上午

行业应用案例分享(一)

第七讲 深度挖掘用户付费行为及社会网络分析

Ø 对用户的购买行为进行购物篮分析

Ø 智能推荐系统常用算法介绍

Ø 对用户购物行为构建智能推荐系统

Ø 社会网络图基本知识

Ø 利用R语言绘制社会网络图

Ø 利用Gephi绘制社会网络图

Ø 对用户购物行为进行聚类分析,发现社群

第三天

下午

行业应用案例分享(二)

 

第八讲 航空公司客户价值分析

Ø 背景与挖掘目标

Ø 分析方法及过程

Ø 数据探索分析

Ø 数据预处理

Ø 模型构建

Ø 模型应用

第九讲 漏斗模型及路径分析

Ø 漏斗模型的主要应用场景

Ø 路径分析的主要应用场景

Ø 漏斗模型与路径分析的不同点

Ø sunburst事件路径图的绘制方法

Ø 利用基于时序的关联规则对点击事件进行分析

第四天

学习考核与业内经验交流


这是北京中培教育的大数据的课程大纲。如果还想了解更多有关大数据培训的其他内容信息,可以来电咨询我们:010-64707530  金老师 。

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